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inyML使硬件焕然一新

发布时间:2020-06-01 15:27:50  编辑:  来源:

铝和图像不再足以使产品在市场上引起关注。如今,出色的产品需要实用并提供几乎神奇的体验,这才是生活的延伸。微型机器学习(TinyML)是最新的嵌入式软件技术,可将硬件带入几乎不可思议的领域,在这种领域中,机器可以像人类的原始大脑一样通过使用自动学习和成长。

到目前为止,构建用于硬件的机器学习(ML)算法意味着 基于样本数据(称为“ 训练数据 ” )的复杂数学模式,以便进行预测或决策而无需进行明确的编程。而且,如果这听起来很复杂且制造成本很高,那就是。最重要的是,传统上与​​ML相关的任务已转换为云,从而产生了延迟,消耗了稀缺的电量并使机器处于连接速度的摆布之下。这些限制加在一起,使边缘计算速度变慢,成本更高且难以预测。

但是由于最近的进步,公司将TinyML视为构建产品智能的最新趋势。Arduino的该公司以开源硬件而闻名,它使TinyML可供数百万开发人员使用。他们与Edge Impulse一起,将无处不在的Arduino板变成了强大的嵌入式ML平台,例如Arduino Nano 33 BLE Sense和其他32位板。通过这种合作关系,您可以运行基于人工神经网络(ANN)的强大学习模型,该模型可以到达并采样微型传感器以及低功耗微控制器。

在过去的一年中,通过诸如TensorFlow Lite for Microcontroller,uTensor和Arm的CMSIS-NN等项目,使深度学习模型在嵌入式硬件上更小,更快,可运行方面取得了长足的进步。但是,构建高质量的数据集,提取正确的特征,训练和部署这些模型仍然很复杂。TinyML是边缘硬件与设备智能之间正在实现的缺失环节。

标签:inyML
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